Prompt Engineering #01 |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-09-04 15:38 В нашей новой серии диалогов мы разбираем основы Prompt Engineering — дисциплины, которая позволяет максимально использовать потенциал LLM. Почему это важно? Промпт-инжиниринг — это не просто искусство правильно задавать вопросы. Это фундаментальная основа для того, чтобы получать от LLM качественные и релевантные ответы. В условиях, когда LLM используется всё чаще и в самых разных сферах, от разработки ПО до анализа данных, знание принципов промпт-инжиниринга становится обязательным навыком для каждого IT-специалиста. Что мы обсудили: - Что такое Prompt Engineering и зачем он нужен? Мы подробно объяснили, что Prompt Engineering — это не просто написание текстов для моделей, а целая наука, включающая в себя разработку и оптимизацию промптов. Чем лучше продуман промпт, тем более точным и полезным будет ответ от модели. Это критично для любой системы на базе LLM. - Настройка ключевых параметров LLM-моделей Рассмотрели параметры, такие как температура (temperature), topP, длина ответа (maxLength) и штрафы за повторяемость (frequency и presence penalties). Обсудили, как эти параметры влияют на поведение модели и как их правильно настраивать в зависимости от задачи. Например, для точных и предсказуемых ответов лучше снижать температуру, а для креативных задач — повышать. - Роли System, User и Assistant в промптах Прошли по структуре промптов и разобрали, как системные, пользовательские и ассистентские сообщения могут менять поведение модели. Пример с вопросом о приготовлении шашлыка наглядно показал, как разная установка ролей может привести к совершенно разным ответам. - Техники Few-Shot и Zero-Shot Prompting Обсудили, как примеры в промптах помогают модели лучше понять контекст и задачу. Few-Shot Prompting, когда мы даем несколько примеров, позволяет получить более точные и предсказуемые ответы, в то время как Zero-Shot Prompting полагается на внутренние знания модели. Итоги: Если вы хотите эффективно работать с LLM-моделями, то владение техникой Prompt Engineering становится необходимостью. Простые и чёткие промпты, правильная настройка параметров и понимание ролей — всё это помогает получить качественные и релевантные ответы. Поделитесь своим опытом и мыслями в комментариях — обсудим, что работает лучше всего! Источник: vk.com Комментарии: |
|